Студопедия
Случайная страница | ТОМ-1 | ТОМ-2 | ТОМ-3
АрхитектураБиологияГеографияДругоеИностранные языки
ИнформатикаИсторияКультураЛитератураМатематика
МедицинаМеханикаОбразованиеОхрана трудаПедагогика
ПолитикаПравоПрограммированиеПсихологияРелигия
СоциологияСпортСтроительствоФизикаФилософия
ФинансыХимияЭкологияЭкономикаЭлектроника

Метод средних величин

Имитационное моделирование | Метод сценариев | Факторный анализ на основе жестко детерминированных моделей | Классификация производственно-экономических факторов | Приемы цепных подстановок и арифметических разниц | Метод выявления изолированного влияния факторов | Дифференциальный метод | Интегральный метод | Использование интегрального метода для различных факторных моделей | Логарифмический метод |


Читайте также:
  1. A. Крапельний метод
  2. A. Метод дражування, диспергування в системі рідина-рідина, метод напилювання в псевдорозрідженому шарі, центрифужне мікрокапсулювання
  3. I Рамочная проблемно-ориентированную методика анализа и решения организационно-экономических задач
  4. I. МЕТОДИКА ПРОВЕДЕНИЯ СЕЙСМОКАРОТАЖА
  5. I. Методические указания для студентов
  6. I.Организационно-методический раздел
  7. I1. ОРГАНИЗАЦИОННО-МЕТОДИЧЕСКИЕ УКАЗАНИЯ

 

В любой совокупности экономических явлений или субъектов наблюдаются различия между отдельными единицами этой совокупности. Одновременно с этими различиями существует и нечто общее, что объединяет совокупность и позволяет отнести все рассматриваемые субъекты и явления к одному классу. Например, все рабочие одного цеха, выполняющие одну и ту же работу, выполняют ее по-разному, с разной производительностью. Однако, несмотря на некоторые индивидуальные различия, можно определить среднюю выработку или среднюю производительность на одного рабочего по цеху. Можно усреднить рентабельность предприятия за несколько последовательных кварталов, получив величину средней рентабельности, и т.п.

Роль средних величин, таким образом, заключается в обобщении, т.е. замене множества индивидуальных значений признака средней величиной, характеризующей всю совокупность явлений. Средняя величина обобщает качественно однородные значения признака и, следовательно, является типической характеристикой признака в данной совокупности. Например, средний товарооборот на одного работающего является типической характеристикой торговой сети города.

Разумеется, средняя величина не фиксирована раз и навсегда: средняя выработка на одного сотрудника нормально функционирующего предприятия постоянно растет. Средние затраты на единицу продукции с ростом объема выпуска обычно падают. Таким образом, не только сами средние значения величин, но и тенденции их изменения можно рассматривать в качестве индикаторов положения предприятия на рынке и успешности его финансово-хозяйственной деятельности в данной отрасли.

Существует несколько видов средних величин. Наиболее простой и прозрачный смысл имеет средняя арифметическая.

Средняя арифметическая величина - это такое среднее значение признака, при вычислении которого общий объем признака в совокупности не меняется. Иными словами, средняя арифметическая - это среднее слагаемое, при расчете которого общий объем признака в совокупности распределяется поровну между всеми единицами. Например, средняя заработная плата - это такая величина заработной платы, которая приходилась бы на одного работника, если бы весь фонд заработной платы предприятия распределялся между всеми сотрудниками поровну. Формула для расчета средней арифметической:

 

 

Так вычисляют среднюю величину, если известны все индивидуальные значения в совокупности. Если же объем совокупности велик и представляет собой ряд распределения, используют значение средневзвешенной арифметической средней. Формулу ее расчета и использование в анализе деятельности предприятия иллюстрирует пример 2.5.

Пример 2.5. Молокозавод выпускает сметану различной жирности, реализуя ее по разной цене. Данные о реализации разных сортов сметаны за неделю представлены в таблице.

 

 

Средняя цена за килограмм сметаны должна представлять собой результат распределения общей выручки от продажи всех сортов по всем 1597 килограммам реализованной продукции. Исчисляется эта величина следующим образом:

 

 

В нашем случае расчет показывает, что средневзвешенная средняя арифметическая цена одного килограмма сметаны, реализованной молокозаводом за анализируемую неделю, составила:

 

 

У средней арифметической величины есть ряд свойств, о которых следует помнить аналитику. Эти свойства таковы.

Во-первых, сумма отклонений индивидуальных значений признаков от его среднего значения равна нулю, т.е.:

 

 

Данное свойство характерно и для средневзвешенных величин.

Во-вторых, если каждое индивидуальное значение признака умножить или разделить на какое-либо число, то и средняя увеличится или уменьшится во столько же раз, т.е.:

 

 

В-третьих, если к каждому значению признака прибавить (или от него отнять) какое-либо число, то средняя увеличится (или уменьшится) на такое же число, т.е.:

 

 

Это свойство иногда применяют при оперировании показателями с большими значениями. Проиллюстрируем сказанное на примере 2.6.

Пример 2.6. Рассчитать средний квартальный объем реализации продукции предприятием по данным за четыре квартала 1998 г.

 

 

Из каждого значения xi можно вычесть 587 612, а затем рассчитать среднюю по "остаткам":

 

 

 

Искомая средняя величина квартальной реализации будет равна

 

 

В-четвертых, если веса средней взвешенной умножить или разделить на одно и то же число, величина средней не изменится, т.е.:

 

 

В-пятых, сумма квадратов отклонений индивидуальных значений признака от средней арифметической величины меньше, чем от любого другого числа. На этом свойстве основано применение метода наименьших квадратов, который используется для определения вида регрессионной зависимости между факторами.

Помимо средней арифметической используются и другие формы средних величин. В первую очередь это средняя геометрическая, которая позволяет сохранять неизменным не сумму, а произведение индивидуальных значений величины:

 

 

Основное применение средняя геометрическая находит при изучении темпов роста. Рассмотрим ее использование на примере 2.7.

Пример 2.7. Темпы роста цен на сырье, используемое в производстве продукции предприятия, в течение четырех кварталов 1998 г. были различными. Требуется найти квартальный темп роста цен в среднем за год по данным за четыре квартала года.

 

 

Темп роста цен за год составил: 1,05 ∙ 1,09 ∙ 2,01 ∙ 1,56 = 3,59.

Если воспользоваться для расчета среднего темпа роста формулой средней арифметической, получим, что ежегодный темп роста составил в среднем 1,43 раза:

 

 

Полученное значение вряд ли дает достоверную картину темпов роста, поскольку если предположить, что цены каждый квартал увеличивались в 1,43 раза, то тогда темп роста за год должен составить 4,15 раза:

 

 

Для того чтобы указанное противоречие не возникало, для расчета среднего квартального темпа роста цен за год следует использовать формулу средней геометрической:

 

 

Средняя геометрическая дает наиболее правильный по содержанию результат и в тех случаях, когда требуется найти такое значение экономической величины, которое было бы качественно равноудалено как от ее максимального, так и от минимального значения. Проиллюстрируем это на примере 2.8.

Пример 2.8. В период наибольшей активности рентабельность деятельности гостиницы, расположенной на курорте, составляет 60% в месяц, в периоды ежегодного спада (в так называемый "мертвый" сезон) - 2%. Какова среднемесячная рентабельность работы этого предприятия?

Расчет среднеарифметической величины в данном случае (предполагая, что высокая рентабельность имеет место ровно половину года, а другую половину - низкая) дает результат:

 

 

Такая рентабельность - тоже очень высокий показатель. Это значение качественно ближе к 60%, т.е. к максимуму, чем к 2%, т.е. к минимуму. Такой финансовый результат - свидетельство высокой рентабельности, он резко отличается от понятия "низкая рентабельность". Поэтому для расчета величины, которая будет "качественно средней" характеристикой рентабельности, следует использовать формулу среднегеометрической:

 

 

Еще один показатель, характеризующий средние величины, - средняя гармоническая. Он используется в случаях, когда необходимо, чтобы при усреднении оставалась неизменной сумма величин, обратных индивидуальным значениям признака. Формула расчета средней гармонической такова:

 

Использование средней гармонической величины иллюстрирует пример 2.9.

Пример 2.9. Рабочий изготавливает на станке 520 деталей за дневную смену. В ночную смену его выработка составляет 450 деталей. Какова среднесменная выработка на одного рабочего, если дневная и ночная смены равны по продолжительности?

При расчете среднесменной выработки необходимо учесть, что продолжительность обеих смен одинакова и равна t. Тогда:

 

 

Между приведенными видами средних величин существует следующее соотношение:

 

 

В анализе финансово-хозяйственной деятельности широко используется также средняя хронологическая. Для характеристики предприятия применяются интервальные и моментные показатели. Примерами первых являются товарооборот, прибыль, объем поступления за некоторый период; примерами вторых - данные о запасах, основных средствах, численности работающих на определенную дату. Для усреднения интервальных показателей чаще всего используется формула средней арифметической, а для усреднения моментных показателей как раз и применяется формула средней хронологической.

Если дан ряд моментных показателей: x 1,..., хп, то средняя хронологическая S ch, для этого ряда рассчитывается по формуле:

 

Пример 2.10. Требуется найти величину среднего товарного запаса в магазине в 1999 г., если имеются следующие данные о запасах на начало каждого квартала (тыс. руб.):

 

 

Пользуясь формулой средней хронологической, находим:

 

 

Экономическая интерпретация полученной величины такова: в течение 1999 г. ежедневно предприятие имело запас товаров, равный в среднем 118,5 тыс. руб.

 

Подчеркнем, что полученное значение средней хронологической является условным - оно дает представление о порядке, а не о точном значении величины запаса, поскольку фактический запас в течение анализируемого периода может ощутимо варьировать. В частности, если бы в распоряжении аналитика (в примере 2.10) имелись данные о запасах на начало каждого месяца или недели, рассчитанное значение среднего запаса почти наверняка было бы другим.

 


Дата добавления: 2015-07-19; просмотров: 66 | Нарушение авторских прав


<== предыдущая страница | следующая страница ==>
Прогнозирование на основе пропорциональных зависимостей| Метод группировки данных

mybiblioteka.su - 2015-2024 год. (0.012 сек.)